面向流域水文监测的传感网资源语义建模方法研究

With the rapid development of sensor web technologies, sensors, with different platforms, different parameters and different observations have come forward in great numbers. But in different sensor web systems, it is hard to access and deal with kinds of sensors, and there is a huge semantic difference in the description of the observation missions, the sensor parameters and observational data, so it is difficult to collaborative server river basins hydrological monitoring. This project is planned around the sensor web resources involved in the river basins.hydrological monitoring, to carry out the semantic modeling research, through the analysis of the basic concepts, logic relations and formal representation of the sensor web resources, including sensors, observation platforms, observation ability and observation events, using the theory of ontology modeling, semantic representation technology, to build river basins hydrological monitoring sensor web resource ontology conceptual model, the formation mechanisms of semantic association of the sensor web resources, to achieve the semantic query for sensor network resource, then to validate theoretical methods using typical hydrological observation mission as an example. The expected research results of this project will provide the methodological basis for interrelated and dynamic coupling of the river basins hydrological monitoring sensor web resources, form an effective management of the river basins hydrological monitoring sensor network resources,.and could help to achieve accurate access to sensor web services, sensor web resource sharing and layout design of sensor web.

随着传感网技术的迅速发展，针对不同平台、不同参数、不同观测目标的传感器大量涌现。但是在不同的传感器体系中，及时、准确地发现传感器、观测数据和观测事件的能力还很有限。对传感器参数、观测数据和观测事件的描述也存在巨大的语义差异，很难协同为对地观测服务。本项目拟提出面向流域水文监测的传感网资源语义建模方法，围绕包括传感器、观测数据、观测事件在内的流域水文监测传感网资源的特征描述及相互关联等科学问题进行研究，具体包括：流域水文监测传感网资源本体模型、流域水文监测传感网资源语义关联方法和流域水文监测传感网资源时空序列检索方法。本研究将抽象出面向流域水文监测的传感器、观测数据和观测事件的基本概念，梳理传感网资源间的逻辑关系，实现传感网资源的时空检索。研究成果对于流域水文监测传感器的有效管理、观测数据语义共享和观测事件的主动发现等问题具有重要意义，对传感网资源相互关联和动态耦合这一科学问题有着学术价值。

针对传感器、观测数据和观测事件等传感网资源无法集成，面临洪涝灾害等应急事件观测任务时，很难对传感网资源进行快速有效的组织调度的问题，本项目围绕流域水文监测本体模型构建、洪涝灾害事件过程推理识别、流域地表水变化及城市群洪涝风险评估等关键科学问题展开了研究。本项目取得的重要成果包括：. （1）构建了流域水文监测本体模型，在语义传感网本体模型的基础上，进行了时间、空间及主题维度的扩展，并结合流域监测的实际需求，创建了本体模型中主要类的实例，利用实际发生的洪涝事件及观测数据，验证了所提出本体模型和语义关联的有效性；. （2）基于所提出的流域水文监测本体模型，研究了洪涝灾害事件过程关键节点的推理识别方法，明确了洪涝事件的预警、响应、处置和恢复阶段所需要的传感网资源，为灾害事件的主动发现与快速有效监测奠定了基础；. （3）围绕洪涝灾害与地形地貌的关联关系，研究了长江中游流域长时间序列的地表水变化情况以及长株潭城市群的洪涝风险评估，为流域及城市的防灾减灾提供了科学依据；. （4）发表学术论文9篇，其中SCI检索6篇，SSCI检索1篇，EI检索会议论文3篇；. （5）参加国内外学术会议5次；. （6）培养在读和毕业研究生5人。. 研究成果可在优化传感网应用、洪涝灾害事件的主动发现与快速响应以及洪涝灾害风险评估与预警等方面，有着十分重要的学术价值和现实意义。